資料庫也能自動駕駛？DAS全天候給你保駕護航！

阿裡雲峰會直播位址

2020年6月9日，“全速重構”2020阿裡雲·線上峰會即将隆重召開。

在此次峰會上，阿裡雲資料庫重磅釋出雲原生分布式資料庫 PolarDB-X 、雲原生資料倉庫AnalyticDB、資料庫自治服務DAS、雲資料庫專屬叢集、圖資料庫GDB、雲資料庫Cassandra版、雲資料庫ClickHouse 7款跨時代産品，用技術傾情打造新數字時代的基石！

今天小編為大家傾情呈現全球首個資料庫自動駕駛雲平台DAS産品亮點！

過去10年，資料庫上雲俨然已成共識，雲資料庫相較于傳統線下資料庫，解決了資源、彈性、高可用、備份、監控等基本DB運維負擔。但如何用好資料庫，如何對資料庫進行快速診斷和持續優化，對一般應用開發者而言，依然充滿挑戰。

阿裡雲基于阿裡巴巴自身資料庫規模化運維的專家經驗，結合人工智能和機器學習技術，實作自感覺、自診斷、自修複和自安全的資料庫自動駕駛能力，今天依托于阿裡雲平台，推出資料庫自治服務，正式向雲上客戶開放。

DAS是業界首次以獨立雲服務的方式實作資料庫自治能力，推出六大核心自治特性，覆寫支援包括OLTP(RDS/PolarDB)、NoSQL(Redis/MongoDB)、OLTP(ADB)等各類資料庫引擎，并支援混合雲、SQL審計和風險識别等企業級資料庫運維特性，為客戶資料庫的穩定安全提供全方位保駕護航。

基于資料驅動、專家經驗和機器學習，從異常發現、根因分析、執行修複／優化操作、跟蹤評估、回報實作全流程閉環，無需人工幹預，實作資料庫的自治，保障資料庫持續穩定、高效運作。

DAS 具備 6大核心自治特性

7 x 24實時異常檢測：通過機器學習算法，實時對資料庫的Workload進行異常檢測，相比基于門檻值的告警方式，能夠更及時的發現資料庫的異常，而不是靠故障驅動；

異常自愈：DAS發現異常後，自動進行根因分析，定位到問題後，自動執行相關止損／修複／優化操作，幫助資料庫自動恢複，減少對企業業務的影響；

自動優化：基于全局workload和真實的業務場景，而不是基于單條SQL，持續的對資料庫進行SQL Review和優化，就像有一個不知疲倦的專業DBA一直在守護着您的資料庫；

智能調參：資料庫的參數成百上千，使用者的業務場景多種多樣，靠人肉的方式無法将參數調整為最優的配置，DAS和達摩院合作，通過基于機器學習技術，和智能壓測相結合，可以為每個資料庫執行個體的自動推薦最優的參數模版；

AutoScale：基于機器學習，自動對資料庫的業務模型、容量水位進行計算和預測，實作先知先覺式的自動擴縮容。

智能壓測：為使用者提供個性化的壓測服務，DAS可以自動學習業務模型，自動生成無限多的接近真實業務的workload，同時提供給使用者更豐富的壓測場景，幫助使用者解決大促、資料庫選型等等問題。

和自動駕駛一樣，資料庫自治服務，也不是一蹴而就的，我們将資料庫的自治能力劃分為5層：

• Level-0:全部靠人肉，沒有任何工具／産品輔助
• Level-1:提供基礎監控、告警等資訊，不輸出任何建議；
• Level-2:在某些場景下，能夠輸出診斷或者優化建議，但是建議是否采納和應用，還是由人來決策，例如SQL診斷引擎
• Level-3:在某些場景下，實作完全的自治，無需人參與，例如自動SQL限流、自動彈性伸縮
• Level-4:實作資料庫的完全自動駕駛，目前DAS正在努力做到Level-4的過程中。

為了實作資料庫自治服務，我們已經實踐了6年。

從2014年開始，我們開始嘗試如何将DBA的經驗轉換成産品，為業務開發提供更高效，更智能的資料庫服務。我們就建構了基于規則的SQL診斷引擎，即輸入一條或者多條SQL後，SQL診斷引擎會直接輸出優化建議；

2016年，CloudDBA的web版釋出，同時也更新了SQL診斷引擎，在這個階段使用者可以直接在阿裡雲上通過C loudDBA直覺的檢視資料庫的負載，同時進行SQL診斷和優化。

2018年我們通過在阿裡巴巴的業務和場景，開始孵化和錘煉資料庫自治能力，

通過Self-driving Database Platform，截止到2020年4月已經自動優化了4200萬+的SQL、自動回收了超過4 PB的空間、自動優化了 27 TB的記憶體。

2019年11月，為了更好的服務客戶，我們将混合雲資料庫管理HDM+ CloudDBA+自治的能力，更新為資料庫自治服務DAS。

DAS 在4個方面取得了核心創新和突破：

首個全局綜合自治引擎：基于根因分析以及執行個體全次元聚合資訊，進行集中決策，沖突解決，專項自治場景決策分發，在多自治場景下實作綜合自治。

首個外置式Cost-based SQL診斷：基于代價的診斷引擎，一套獨立于資料庫之外的優化器，并以自适應的統計資訊收集機制，基于執行計劃的代價評估，實作SQL精确診斷與優化建議輸出。

基于Workload全局SQL優化技術：以Workload負載為優化機關，綜合考慮Workload中影響整體性能的特征，如SQL執行消耗資源占比、讀寫比等，進行整體優化，實作負載整體性能最大化提升同時，最大化降低空間消耗。

基于機器學習的Workload異常發現與預測：基于機器的Workload異常發現，自動感覺引發Workload變化的異常SQL，自動觸發全局優化，變被動式優化為即時主動式全局優化。

和達摩院的相關的研究成果，也取得了國際學術界的認可：

2018年,WWW《Unsupervised Anomaly Detection via Variational Auto-Encoder forSeasonal KPIs in Web Applications》

2019年,VLDB《iBTune: Individualized Buffer Tuning for Large-scale Cloud Databases》

2020年，VLDB《Diagnosing Root Causes of Intermittent Slow Queries in Large-ScaleCloud Databases》

通過DAS，可以幫助企業節省90%的資料庫管理成本，降低80%的運維風險，讓使用者可以更集中在業務創新，讓業務持續行駛在快車道上。

更多DAS産品性能盡在2020年6月9日阿裡雲峰會資料庫新品釋出現場，我們不見不散！

預約觀看：

PS.關注公衆号，背景回複“峰會”即有機會免費獲得阿裡雲資料庫定制太陽傘一把

詳細規則請參見：

2020年6月9号，我們準備幹一件大事